非科班渣硕秋招面经和总结

楼主就读于上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,船舶与海洋工程系本硕,开学研三。非科班转行不易,希望将自己的经验和经历分享给大家,希望对已转行在秋招的各位同学、和要转行的学弟学妹们有所帮助。将秋招经历和面经记录在此,主要应聘岗位是nlp/搜索广告算法。供同学们参考,大佬们莫嘲笑。(有些细节可能记不太清了,大佬们莫见怪)
研一接近暑假时开始自学深度学习和机器学习,研二上学期开始自学nlp和刷leetcode,目前加上剑指offer、编程之美等书,刷了700道左右算法题目。暑期实习拿到过拼多多搜索广告算法、依图nlp/语音识别算法、百度aig研究院认知计算实验室的算法offer,后面综合考虑实习地点和要求时长等因素,选择了拼多多。目前秋招前前后后面了七八个公司,将面经和经验记录于此。
秋招过程和面经如下,过去的几个月里,暑期实习和秋招,刷牛客比较多,牛客的各种面经也帮助了自己很多,希望自己的面经也可以帮助到更多的同学。
(1)拼多多搜索广告算法(已拿留用)
拼多多暑期实习,和同专业一个好哥们一起全勤实习满两个月,组里老大人比较nice,我们表现这么差还给了留用offer哈哈。实习两个月期间参与了一个比较有价值的项目,学到了很多东西,也间接帮助了自己的秋招。感谢pdd!
其实拼多多公司内部氛围挺好的,加班也没有外面传的那么严重,虽然我们下班晚,但是我们上班也晚,午休俩小时,晚休1.5小时,算下来工作时间和朝9晚6差不多。公司包饭送到各自楼层,省去了很多去外面找饭店吃饭的时间。组里氛围也都很好,组员都是阿里妈妈,腾讯/百度凤巢/百度大搜挖过来的大佬,在这里可以感受到自己是多么菜鸡,能学到很多有用的东西。组里的leader人也很好,除了讲解很多专业知识,还会跟实习生分享职业规划,给我们打气。感谢健哥,感谢华哥,感谢煦哥!!!
附上pdd暑期实习面经: 当时笔试比较简单,4个题目,A了3.8,得分是97.2/100分。
一面:拼多多两个祖传题之一,手推LR(另一个祖传题是数组快排/链表快排),跟面试官(我实习组里一个小leader,大佬级别人物,仰望大佬)说LR太简单了,推个SVM吧(其实是之前的项目用的SVM,对SVM比较熟悉,LR不是特别熟),面试官同意了,之后手推SVM+KKT条件+SMO算法简单描述。算法题:编辑距离,说这个题是公司笔试原题之前做过让换一个,面试官看了一下确实是公司笔试原题,于是换了一道:一维数组,最长上升子序列,当时用On**2思路做出来了,lgn思路没写完整。之后介绍transformer结构,手推计算讲解细节。算法题没给出最优解,但一面还是给过了。
二面:面试官是女性,实习隔壁组的小leader,比较严厉。介绍自己在平安科技实习的项目,介绍BERT,手写self-attention,算法题,旋转数组查找target的开始和结束索引。 之后都是应用场景下的开放性问题。
HR面:一个很好看的HR小姐姐,查户口,能不能接受pdd的作息等等,都是常规hr面的问题。 三天后现场遇到HR来交大霍英东体育馆暑期实习招聘宣讲会,HR告知我和好基友面试通过,当时暑期实习的第二个offer,还是很激动的。
(2)依图nlp(已拿意向书)
之前暑期拿到了依图的暑期实习,实习时长的缘故拒掉了(本以为秋招会被拉黑哈哈)。秋招提前批7.30号下午两点现场面试,这里赞一下依图的面试流程,一下午走完流程,不过的话送到电梯,过的话继续下一轮,丝毫不拖泥带水。拼多多和依图在同一幢楼南北楼,自己实习时下个楼换个电梯就去面试了😂😂。
一面:自我介绍,算法题1:排序数组有重复,旋转之后查找,这个题简单的出乎意料,依图算法面试还是很硬核的。算法题2:二维数组左到右上到下非递增,查找元素,注意数组维度很大时要使用二分查找思想。数学题:抛硬币的依图祖传题,具体题目记不太清了,用到了贝叶斯公式和等比数列求和。之后简单聊了下自己的项目(10分钟左右),没有深挖。
二面:算法题:二维数组全是0或1,求全为1的最大子矩形面积,leetcode八十多题原题。之后聊自己在pdd实习的项目,问了一些细节和深度学习的基础知识。本轮主要是算法题,项目挖的不深。
三面:全程深挖项目,使用的模型,损失函数,数据都要求讲解,问的还是比较细的。
HR面:之前为什么没来依图,期望薪资,意向工作地点,个人性格等常规问题。 当时HR面时无意间瞥见了自己的评分,比暑期实习评分高了不少,当时就知道稳了😂
在七月的最后一天里,7.31号上午十点收到了offer call,过了10分钟就给了意向书(赞一下依图的效率),依图正式批现在已经变得比提前批难了不少,感慨自己运气好。
(3)云从科技(nlp) 已拿意向书
提前批,8.12号左右,楼主强烈要求现场面(因为感觉自己现场面试很多都过了,视频面试很多都挂了,可能心理作用吧哈哈),由于二面面试官比较忙,一面二面一起进行。两位面试官轮流问问题。
一面+二面:实习项目详细介绍,因为两位面试官一起旁听,所以问的东西比较多比较细,自己在白板上边写边讲,大概讲了1小时项目。一面面试官算法题:一维数组,索引差为宽度,两边值较小的为高,求最大矩形面积,leetcode原题。二面面试官数学题,用贝叶斯公式推导文本共现概率+凸优化中各种方法手推(hessen阵等)+bert模型的一些常规问题。
HR面:常规问题,期望薪资/城市意向/查户口,时间比较久,大概40多分钟。HR当场和我说面试通过,但是意向书要等一段时间,这一批次一起发。过了一周收到意向书。
(4)美团北斗计划(nlp和搜索方向),已拿正式批意向书。
北斗计划招人门槛很高,待遇也很高,选择北京的话还可以直接解决户口,楼主一开始就深知希望不大。
一面:8.9号邀请去上海美团点评总部,听了报告会+现场一面,实习项目介绍半小时,简单问了BERT模型和XLNET模型,算法题:全排列。比较简单,用递归不到十行代码。
二面:过了一周,邀请现场二面和三面,二面偏基础,算法题:topK,用了快排和堆两种思路,但是面试官让手推快排时间复杂度,只说了一下思路。堆的解法让现场建堆(算法导论上那一堆关于heap-sort的辅助函数都让写,当时全职实习没时间复习基础,基本都忘了,凭借之前的印象大致写出来了),+项目介绍半小时
三面:面试官是nlp/搜索组的老大,全程板着脸,压力面,全程追问项目,各种被怼,怼的怀疑人生。面完之后互动环节,面试官好像换人了一样,变得很亲切,跟我讲他们的业务场景,使用的模型,在做的bert平台以及怎么使用。讲了很多觉得很有用的东西,受益颇深。感谢大佬,自己面的这么差还不耐其烦给我讲这么多东西,深感荣幸。
HR面:三面结束一周后,常规HR面,告知我北斗计划要每轮都评级为S才能给offer,有一个是A都不行,自己评分不够,被转到了正式批。目前已拿意向书。
(5)海康威视上海研究院(AI算法研究员),已拿意向书。
八月初电话简历面,简单聊了20分钟,问了一些基础问题,+简单的算法题:爬楼梯,斐波那契数列或者直接公式求解(算法导论有推导)。之后等了很久,8.29左右现场两轮+HR面。
现场一面:机试一小时,三道算法题:最长回文序列+非循环打印+判断图形是否为凸多边形。半小时写完去面试,一面面试官比较满意,简单聊了20来分钟项目,告知通过让等待二面。
现场二面:项目详细介绍,追问了一些细节,BERT模型的一些常规问题(都回答烂了🤣),介绍自己性格中的优点。
HR面:介绍自己高中以来的奋斗经验(???当然是各种吹啊,怎么可能告诉HR自己天天在宿舍用台式打LOL呢),之后期望薪资/拿了哪些offer等常规问题。通知一周后给结果。9.5收到面试通过邮件,9月中下旬沟通具体offer情况。
(6)欢聚时代(机器学习算法)三面挂
七月底的牛客sp专场投递的欢聚时代,这是一家闷声发大财的公司,应届生保底40w+😂。之后邀请了面试,面试感觉很奇怪,自己当时实习时搬着小板凳去楼梯口面试,基础没来得及复习,一面回答的稀烂,能面到三面已经很荣幸了。
一面:算法题:一维乱序数组,给定一个target,输出所有和为target的子数组。当时面试时公司别的组在身后开会比较吵,,,,,头比较晕,没做出最优解。之后简单问了项目,和一些凸优化、概率论的理论基础。回答的不是很好,以为挂了。
二面:面试官做搜索和视频推荐的,给讲了mapreduce的原理,让自己用python实现word-count,之后用实现的mapreduce计算LR的一些东西,回答的一般,之后让介绍项目+bert源码的一些细节,当时好几个月没看过bert源码了,回答的不是很好。
三面:面试官是个大佬,之前在百度凤巢,是欢聚视频推荐组的老大。问的问题不难,基本都回答上来了,但是不知为何一周了官网先显示HR审核中,之后又显示三面未通过。可能是之前两轮的评分太低的缘故吧。挺遗憾的。
(7)百度(nlp)二面挂
自主投递的百度提前批。由于暑期拿到了百度aig的offer,系统里有信息,之前有百度网盘和另一个组打来电话问愿不愿意去北京,答否,遂没有约面试。过了一周,上海的短视频推荐组捞了我,遂面试。
一面 电话面:word2vec原理,两种模型结构,两种改进方案。fasttext原理,为什么可以解决未登录词。textcnn原理,门控cnn原理等。问的比较多,比较基础。算法题:判断两个链表是否有交点,自己说了三四种方法,面试官比较满意。
二面 电话面:介绍xlnet,了解一点点基础,细节实现不太清楚。了解百度的ERNIE模型吗,答否。算法题,每隔K个翻转链表,很快做出来了。最近在看哪些论文,答全职实习,有段时间没看论文了。二面完一个月没消息了,肯定是挂了。
这里说一下百度今年的情况,暑期时拿到了aig研究院,李平老师的团队,但是当时HR打电话说是要签外包合同,因为算法没有实习hc(没有hc你们为啥招人啊)而且还要求全职实习四个月,留用率很低,而且还要和秋招提前批的学生相比(逗我呢)。我本科和硕士室友,交大船院年级前十的一个同学,实力我自认为比我厉害一点,去了百度feed流组实习,结果留用答辩后给挂了,说秋招提前批录用的都是清北国科大CS科班有论文的硕士,这让我们非科班没论文的怎么比??庆幸自己暑期没有去百度实习。感谢我拼多多!!!
(8)追一科技(nlp)一面挂
这是一家专门做nlp的独角兽,听说nlp领域内实力很强,当时不知道以为是一家小公司,搬着板凳去公司电梯口面试去了,4月拿到暑期实习offer以来,几个月没看过理论基础了,当时问的问题也不难,很基础的nlp模型和论文,加一道medium的算法题。但是回答的不好,后面挂了。秋招可能会再投一下追一科技。
(9)字节跳动(算法工程师)二面挂
八月底秋招第二批笔试,A了2.8/4,进入9.1号的面试。
一面:算法题1:给定一个一维数组,输出一个一维数组,每个位置对应输入数组相同位置之后第一个比该位置元素大的数,没有的话输出-1,当时只想出了n**2的暴力做法,这个题目可以使用单调栈,On时间复杂度,当时没想出来。算法题2:给定一个数组,判断是否存在索引i<j<k,满足Ai<Aj<Ak,使用两种方法做出来了,给出了最优解。之后问了下word2vec,损失函数形式,两种优化方法,问的比较细,一面后五分钟收到短信,通过一面进入下一轮。
二面:项目详细介绍,介绍BERT,介绍fasttext,介绍svm(原理和损失函数,kkt条件的推导,当时只想起来了4个约束,遗漏了两个),介绍auc/roc/g-auc,算法题:手写k-means算法,自己当时脑残,没想到用numpy来写,就用列表自己写了个,时间空间复杂度很高,函数基本实现没问题,但是写的很粗糙。二面结束后五分钟,发来短信通知面试挂掉,今日面试已结束。
字节算是自己比较想去的公司,暑期面试时也是二面挂,当时面试官给自己写的评语是编程习惯很差,基础尚可,nlp前沿了解不多。秋招现在又挂了,可能真的是自己太菜了吧。

阿里一直是我的dream company,但是暑期面了两次,一次正在实习,没来得及准备,一面挂,第二次实习离职后准备了快一个月,被深圳的搜索组捞了,面到了三面,前两轮也都是勉强过的,三面面试官看了下我第一次面试一面挂的评语,发邮件说取消了这次面试,鼓励我继续努力等秋招再投阿里,心里贼难受,本来都约了三面的,因为之前的评语又被取消,跟吃了屎一样难受。 秋招也投了阿里,昨天进行了简历面,目前官网状态还没有更新,希望可以再给个面试机会,冲击一下我的dream company。
腾讯的话,今年上海算法hc很少,投递了简历之后至今都没有消息,连笔试通知都没有。估计今年希望渺茫。网易之前笔试挂掉,大疆提前批笔试挂,后面不再投递。
后续爱奇艺、360、bigo、网易雷火、滴滴、小米、招行卡中心等公司邀请了笔试,已拒。
工作地的话只考虑上海,秋招到目前,算是基本结束,希望后面可以再冲击一下阿里旷视等,别的公司也都不打算面了。英语很差,说英语怕别人难受,所以外企也不打算投了,秋招暂时就这样了。
最后祝同学们早日上岸,offer多多,加油加油💪!
#百度##美团##拼多多##依图科技##云从科技##面经##算法工程师#
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tql
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发布于 2019-09-03 21:05
看来是没参加就业动员大会。"选择大厂只是暂时的,选择船未来才是赚的最多的"😂😂
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发布于 2023-08-22 18:18 上海
淘天集团
校招火热招聘中
官网直投
大佬
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发布于 2019-09-03 21:01
前排围观大佬
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发布于 2019-09-03 21:04
tql
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发布于 2019-09-03 21:05
熙哥同学么🤣
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发布于 2019-09-03 21:13
700道算法题。。。太强了吧。。
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发布于 2019-09-05 08:45
不多说了。tql
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发布于 2019-09-05 09:10
大佬求问 pdd实习转正的意向已经收到了吗~
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发布于 2019-09-08 22:09
tql😂
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发布于 2019-09-08 23:08
好强。。
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发布于 2019-09-09 00:25
看了你的经历,感慨名校生确实厉害啊😂 我也是非科班,但是我现在学的很痛苦很迷茫
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发布于 2019-09-09 11:01
tql
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发布于 2019-09-09 11:01
名校生确实厉害啊😂我也在转,但是转得太慢了而且学起来感觉很吃力
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发布于 2019-09-09 11:21
感觉算法好难刷啊
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发布于 2019-09-09 13:59
tql
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发布于 2019-09-09 20:40
楼主真的很厉害,佩服大佬!
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发布于 2019-09-14 11:53
楼主方便介绍下学习过程嘛,发现一个船海的转行感觉蛮巧的😂
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发布于 2019-09-18 16:34
Tql
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发布于 2019-09-19 00:03

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